Evolusi Tata Kelola di Era AI & Web3: Dimensi Kompetisi dan Jalur Eksplorasi m&W

链捕手Publicado em 2026-07-20Última atualização em 2026-07-20

Resumo

Era AI & Web3 sedang mengalami evolusi dari "peningkatan produktivitas" ke "pembentukan ulang hubungan produksi." Dengan berkembangnya AI Agent, kolaborasi jangka panjang antara manusia dan AI memunculkan pertanyaan mendasar: bagaimana membangun hubungan kepercayaan, menilai kontribusi kompleks, dan menciptakan mekanisme distribusi nilai yang adil dan berkelanjutan? Web3 telah menyediakan fondasi teknis untuk ekonomi digital, namun di era AI Agent, diperlukan sistem tatanan baru yang mencakup identitas, kredit, kolaborasi, dan insentif ekonomi. m&WDAO mengusulkan eksplorasi EcoFi (Keuangan Ekologis / Tatanan Ekologis), yang bertujuan menghubungkan aset kognitif manusia, kemampuan eksekusi AI Agent, dan mekanisme ekonomi on-chain untuk menciptakan model tatanan baru bagi ekonomi kolaborasi manusia-mesin. Dibandingkan dengan proyek lain seperti Colony (kolaborasi organisasi), SingularityNET (pertukaran kemampuan AI), Gitcoin Passport (verifikasi identitas), serta Farcaster dan Lens Protocol (jaringan informasi), m&W berfokus pada pembangunan fondasi kredit untuk kolaborasi manusia-AI. Eksplorasi m&W berkembang dalam tiga tahap: 1. **m&W 1.0: Penjangkaran Kredit** – Menyaring node berkualitas tinggi (Builder) melalui mekanisme "tumbukan proton" dan mengendapkan kontribusi berkelanjutan mereka menjadi aset kredit SBT (Soulbound Token) yang tidak dapat dialihkan. 2. **m&W 2.0: Ekonomi Kolaborasi** – Menerapkan protokol EcoFi untuk menghubungkan kredit dengan tugas kolaborasi ...

Umat manusia sedang mengalami evolusi mendalam dari “peningkatan produktivitas” menuju “restrukturisasi hubungan produksi”. Perkembangan pesat AI Agent (agen cerdas) sedang melepaskan kapasitas produksi berbasis silikon yang belum pernah ada sebelumnya,di masa depan, semakin banyak tugas tidak akan lagi diselesaikan oleh individu tunggal, tetapi mungkin melibatkan partisipasi bersama manusia, AI Agent, dan jaringan multi-agen cerdas.

Sebuah masalah mendasar juga mulai muncul: ketika manusia asing dan AI Agent mulai melakukan kolaborasi jangka panjang, bagaimana membangun hubungan yang dapat dipercaya? Bagaimana menilai kontribusi yang kompleks? Bagaimana membuat mekanisme distribusi nilai yang stabil, adil, dan berkelanjutan antar berbagai subjek yang berbeda?

Selama beberapa tahun terakhir, Web3 terutama berfokus pada eksplorasi identitas, aset, organisasi, dan infrastruktur, menyediakan dasar teknis tanpa kepercayaan (trustless) untuk ekonomi digital.Namun, memasuki era AI Agent, hanya menyelesaikan masalah kepemilikan aset dan transaksi saja sudah tidak cukup untuk mendukung perkembangan jaringan kolaborasi yang kompleks. Jaringan cerdas masa depan tidak hanya membutuhkan kemampuan transfer nilai, tetapi lebih memerlukan sistem tata kelola baru yang dibentuk di sekitar identitas, kredit, kolaborasi, dan insentif ekonomi.

Saat ini, sebagian proyek AI & Web3 terutama berfokus pada kemampuan model, sumber daya komputasi, pasar data, atau pertukaran layanan AI, sedangkan eksplorasi EcoFi (Keuangan Ekologi / Tata Kelola Ekologi) yang diusulkan oleh m&WDAO, mencoba memulai dari hubungan kolaborasi yang lebih mendasar, menghubungkan aset kognitif manusia, kemampuan eksekusi AI Agent, dan mekanisme ekonomi on-chain,mengeksplorasi model tata kelola baru yang ditujukan untuk ekonomi kolaboratif manusia-mesin.

Oleh karena itu, menganalisis dimensi kompetisi m&W bukanlah sekadar membandingkan keunggulan suatu proyek dengan proyek lain, melainkan mengamati arah evolusi infrastruktur yang sedang terbentuk di era AI & Web3:bagaimana kredit dihasilkan dalam jaringan cerdas masa depan, bagaimana kolaborasi terjadi, dan bagaimana nilai ditangkap secara berkelanjutan...

Satu. Pergeseran Paradigma: Kontribusi dan Batas Jalur Eksplorasi Saat Ini

Untuk memahami posisi m&W, perlu terlebih dahulu mengamati beberapa arah eksplorasi penting yang telah terbentuk di industri saat ini. Proyek-proyek berbeda masing-masing memecahkan masalah yang berbeda dalam jaringan cerdas: ada yang fokus pada bagaimana organisasi berkolaborasi, ada yang fokus pada bagaimana kemampuan AI bersirkulasi, dan ada yang fokus pada bagaimana identitas diverifikasi.

Colony: Eksplorasi Kolaborasi Organisasi dari Kontribusi ke Tata Kelola

Infrastruktur organisasi terdesentralisasi yang diwakili oleh Colony, adalah perwakilan awal dari eksplorasi mekanisme kolaborasi on-chain di bidang Web3. Ide intinya adalah membuat kekuasaan dalam organisasi berasal dari kontribusi berkelanjutan, bukan hanya berasal dari kepemilikan modal semata. Melalui mekanisme Reputation (reputasi), kontribusi anggota diubah menjadi dasar penting untuk mempengaruhi keputusan tata kelola dan alokasi sumber daya.

Desain ini melampaui model tradisional di mana modal dan posisi menentukan kekuasaan dalam organisasi, memungkinkan organisasi on-chain membangun hubungan kolaborasi yang lebih dinamis berdasarkan kontribusi nyata. Dari sudut ini, eksplorasi Colony memiliki hubungan tertentu dengan eksplorasi “asetisasi kredit kontribusi” oleh m&W.

Namun, terdapat perbedaan yang jelas dalam batasan fokus keduanya. Colony terutama menyelesaikan bagaimana organisasi manusia beroperasi lebih efisien di on-chain, yaitu bagaimana mengurangi biaya kolaborasi tradisional melalui kontrak cerdas, penilaian kontribusi, dan mekanisme tata kelola.

Seiring AI Agent secara bertahap menjadi peserta penting dalam ekonomi digital, jaringan kolaborasi masa depan akan menghadapi tantangan baru: bagaimana menilai perilaku jangka panjang AI Agent? Bagaimana menilai nilai tidak terstruktur yang dihasilkannya? Bagaimana membuat AI Agent memiliki identitas terpercaya dan kredit berkelanjutan dalam organisasi? Masalah-masalah ini jelas melampaui kerangka tata kelola DAO tradisional.

Arah eksplorasi m&W adalah berharap melalui sistem kredit SBT (Soulbound Token), mekanisme verifikasi berbantuan AI, serta protokol EcoFi, agar kredit kontribusi tidak lagi hanya menjadi alat tata kelola internal organisasi, melainkan lebih lanjut menjadi dasar kredit dalam ekonomi kolaboratif manusia-mesin.Singkatnya, jika Colony terutama mengeksplorasi “bagaimana organisasi manusia berkolaborasi berdasarkan kontribusi”, maka m&W mencoba lebih jauh mengeksplorasi “bagaimana manusia dan AI Agent berkolaborasi bersama berdasarkan kredit”.

SingularityNET (ASI Super Aliansi): Eksplorasi Pertukaran Terbuka Kemampuan AI

SingularityNET adalah penjelajah jangka panjang yang representatif di bidang Web3 AI, arahnya adalah membangun ekosistem layanan AI terbuka, memungkinkan model, layanan, dan Agent AI yang berbeda untuk ditemukan, dipanggil, dan dikombinasikan dalam jaringan terdesentralisasi.

Nilai penting dari arah ini adalah mencoba memecahkan masalah fragmentasi kemampuan AI, memungkinkan kemampuan cerdas bersirkulasi lebih terbuka seperti aset digital. Dari perspektif Agent Economy masa depan, SingularityNET memiliki beberapa persinggungan dengan m&W, keduanya memperhatikan kemungkinan kolaborasi antar AI Agent serta antara AI dan manusia.

Namun, dalam masalah inti, fokus keduanya berbeda. SingularityNET lebih berfokus pada memecahkan “bagaimana kemampuan cerdas ditemukan, dipanggil, dan dipertukarkan”, intinya adalah membangun jaringan kemampuan AI terbuka. Sedangkan m&W lebih memperhatikan masalah lain: ketika sejumlah besar Agent berpartisipasi dalam kegiatan ekonomi yang kompleks, bagaimana membangun hubungan kredit jangka panjang.

Tantangan inti Agent economy masa depan tidak hanya apakah Agent memiliki kemampuan yang cukup, tetapi lebih pada bagaimana membangun hubungan kepercayaan jangka panjang antar Agent asing — misalnya, apakah sebuah Agent layak untuk kolaborasi jangka panjang, apakah ia secara konsisten menciptakan nilai di masa lalu, apakah pencipta di belakangnya memiliki kredit yang dapat dipercaya, serta bagaimana melakukan pembagian tanggung jawab dan alokasi nilai ketika banyak Agent bersama-sama menyelesaikan tugas yang kompleks.

Jalur eksplorasi m&W adalah melalui tahap 1.0 menyaring Builder berkualitas tinggi, dan mengendapkan kontribusi berkelanjutan mereka menjadi aset kredit SBT, yang kemudian dipetakan lebih lanjut untuk membentuk avatar digital Agent yang memiliki dasar kredit.Dalam logika ini, kontribusi terpercaya yang terakumulasi manusia dalam jangka panjang menjadi sumber kredit penting bagi AI Agent ketika memasuki jaringan ekonomi.

Oleh karena itu, SingularityNET lebih mendekati pembangunan “jaringan pertukaran kemampuan AI”, sedangkan m&W berharap mengeksplorasi “jaringan kolaboratif manusia-mesin berbasis kredit”, keduanya membentuk eksplorasi komplementer dalam arah yang berbeda di tingkat infrastruktur ekonomi cerdas masa depan.

Gitcoin Passport / Verax: Eksplorasi Infrastruktur Keaslian Identitas dan Reputasi

Jika diamati dari sudut pandang penyaringan kredit dan konstruksi identitas tahap 1.0 m&W, infrastruktur kredensial identitas seperti Gitcoin Passport dan Verax memberikan referensi penting.

Gitcoin Passport, dengan mengintegrasikan informasi identitas Web2, catatan perilaku Web3, dan kredensial pihak ketiga, membangun sistem skor resistensi Sybil (Sybil Resistance Score) untuk pengguna, membantu ekosistem mengidentifikasi peserta nyata, mengurangi dampak bot dan akun palsu terhadap alokasi sumber daya publik.

Ini memecahkan masalah mendasar di dunia digital, yaitu “apakah peserta ini benar-benar ada”. Masalah ini sangat penting bagi ekosistem terdesentralisasi,namun seiring AI Agent memasuki jaringan produksi, hanya membuktikan “kenaslian” identitas mungkin belum cukup.

Jaringan kolaborasi masa depan tidak hanya perlu tahu siapa peserta, tetapi juga perlu menjawab lebih lanjut nilai apa yang dapat diciptakan peserta. Gitcoin lebih condong membangun sistem bukti terpercaya berdasarkan identitas dan perilaku historis, sedangkan m&W memperhatikan pembentukan kredit produktivitas dinamis berdasarkan kontribusi berkelanjutan.

Meskipun Gitcoin terus mengeksplorasi teknologi identitas yang lebih maju seperti zero-knowledge proof dan kredensial pihak ketiga, tujuannya intinya masih terutama berfokus pada verifikasi keaslian identitas dan kelayakan partisipasi.m&W berharap dapat lebih jauh menghubungkan identitas, kredit, kolaborasi, dan insentif ekonomi, sehingga kredit tidak hanya digunakan untuk membuktikan identitas, tetapi juga dapat berpartisipasi dalam penciptaan nilai dan alokasi sumber daya.

Farcaster dan Lens Protocol: Eksplorasi Jaringan Informasi dan Identitas Terbuka

Selain kolaborasi organisasi, pertukaran kemampuan AI, dan verifikasi identitas, Farcaster dan Lens Protocol mewakili arah eksplorasi penting jaringan sosial Web3 dan jaringan identitas terbuka. Melalui sistem identitas terbuka, jaringan hubungan pengguna, dan mekanisme penyebaran konten, mereka membangun infrastruktur informasi baru untuk masyarakat digital.

Nilai penting protokol semacam ini adalah mencoba memecahkan masalah identitas yang dimonopoli platform dan hubungan pengguna yang tidak dapat dipindahkan di era internet tradisional, memungkinkan individu lebih mandiri memiliki identitas digital dan hubungan sosial.

Namun, dari perspektif perkembangan ekonomi kolaboratif manusia-mesin, koneksi informasi tidak sama dengan kolaborasi nilai. Farcaster dan Lens terutama memecahkan aliran informasi dan pembentukan hubungan antar manusia, sedangkan ekonomi AI Agent masa depan perlu lebih lanjut memecahkan bagaimana membuat subjek cerdas yang berbeda membentuk hubungan kerja sama yang dapat dipercaya, bagaimana membuat kognisi dan produktivitas dicatat secara berkelanjutan, serta bagaimana membuat jaringan informasi lebih lanjut berevolusi menjadi jaringan nilai.

m&W 1.0 juga menekankan jaringan kognitif dan ekosistem konten berkualitas tinggi, tetapi tujuan akhirnya bukan membangun platform penyebaran informasi belaka, melainkan melalui topik berkualitas tinggi, kontribusi profesional, dan mekanisme peer review untuk menyaring node bernilai tinggi, mengubah konten dan kognisi menjadi aset kredit (SBT) yang dapat diverifikasi.Oleh karena itu, Farcaster dan Lens lebih mendekati pembangunan jaringan informasi terbuka, sedangkan m&W berharap mengeksplorasi jalur evolusi lebih lanjut dari koneksi informasi ke kolaborasi nilai.

Dua. Rekonstruksi Tata Kelola: Jalur Progresif dari Kredit ke Jaringan Cerdas

Menghadapi batasan eksplorasi industri yang berbeda saat ini, m&W tidak mencoba mereplikasi jalur yang sudah ada, melainkan mencoba menghubungkan beberapa lapisan dasar yang relatif terpisah saat ini: kredit manusia, mekanisme kolaborasi, dan ekonomi AI Agent.

Logika intinya dapat diringkas sebagai dari penjangkaran kredit ke ekonomi kolaborasi yang akhirnya berevolusi menjadi tata kelola cerdas. Ketiga tahap ini bukan modul independen, melainkan sistem rekursif kredit yang berkembang secara bertahap:

m&W 1.0: Penjangkaran Kredit (Jaringan Builder Kemurnian Tinggi)

Penggerak Inti: Tumbukan Proton / Pembangkitan SBT

m&W 2.0: Ekonomi Kolaborasi (Siklus Nilai Protokol EcoFi)

Penggerak Inti: Kualitatif AI / Likuidasi Instan

m&W 3.0: Tata Kelola Cerdas (Ekosistem Kolaborasi Kedaulatan Manusia-Mesin)

1. m&W 1.0: Penyaringan Node Berkualitas Tinggi dan Pengendapan Kredit Awal

Dasar dari jaringan cerdas apa pun memerlukan peserta terpercaya sebagai titik awal. m&W 1.0 tidak menggunakan logika akuisisi pengguna Web3 tradisional yang sekadar mengejar pertumbuhan jumlah pengguna, tetapi lebih memperhatikan kualitas node peserta dan kepadatan kontribusi.

Melalui mekanisme penyaringan “tumbukan proton” yang dirancangnya, Builder perlu menghasilkan keluaran kognitif, kontribusi teknis, desain solusi, dan peer review di sekitar topik dengan tingkat kesulitan tinggi. Makna proses ini bukan hanya menyaring pengguna, tetapi membangun mekanisme verifikasi kontribusi berkualitas tinggi di tahap awal, dan menyediakan dasar konsensus komunitas untuk praktik integrasi ekosistem AI & Web3 di masa depan.

Nilai tidak terstruktur yang dihasilkan peserta dalam proses kolaborasi berkelanjutan, akan lebih lanjut diendapkan menjadi aset kredit SBT yang tidak dapat dialihkan. Berbeda dengan sistem sertifikasi identitas tradisional,m&W tidak hanya memperhatikan “siapa orang ini”, tetapi juga “nilai apa yang telah diciptakan orang ini dalam kolaborasi jangka panjang”.

Pengendapan kredit ini menyediakan sumber terpercaya bagi avatar digital AI Agent dari Builder di masa depan untuk berpartisipasi dalam kegiatan ekonomi: ini pada dasarnya merespons tantangan bagaimana membangun kepercayaan jangka panjang antar Agent asing di masa depan.

2. m&W 2.0: Protokol EcoFi dan Siklus Ekonomi Kolaborasi

Jika tahap m&W 1.0 memecahkan masalah sumber kredit, maka tahap m&W 2.0 memecahkan bagaimana aset kredit diubah menjadi produktivitas. Melalui protokol EcoFi, m&W berharap menghubungkan node kredit berkualitas tinggi dengan tugas kolaborasi nyata, memungkinkan kontribusi diverifikasi, diberi harga, dan menghasilkan imbalan ekonomi.

Namun tantangan terbesar dari kolaborasi kompleks adalah banyak pekerjaan bernilai tinggi tidak dapat diukur melalui indikator sederhana, misalnya perencanaan strategis, penelitian investasi, desain arsitektur protokol, optimasi kode kompleks, dan desain model bisnis, kontribusi ini seringkali memiliki karakteristik sangat tidak terstruktur.

Oleh karena itu, m&W mengeksplorasi sistem verifikasi berlapis:

  • AI bertanggung jawab atas dekomposisi tugas, pengaturan informasi, dan analisis terstruktur di tahap awal;
  • Node Builder berkredit tinggi bertanggung jawab atas penilaian nilai kompleks;
  • Ketika terjadi sengketa, diselesaikan melalui jaringan arbitrase OG m&WDAO untuk tata kelola akhir.

Mode ini tidak sepenuhnya bergantung pada AI, juga tidak kembali ke audit terpusat tradisional, melainkan membangun hubungan kolaborasi yang sesuai antara efisiensi AI dan penilaian tingkat tinggi manusia.

Secara bersamaan, setiap penyelesaian tugas, penanganan sengketa, dan perilaku tata kelola akan mempengaruhi sistem kredit secara terbalik, mengoptimalkan seluruh jaringan secara terus-menerus. Pada akhirnya, jaringan akan membentuk siklus “akumulasi kredit peluang kolaborasi meningkat penciptaan nilai kredit semakin diperkuat”, inilah mekanisme bunga majemuk nilai yang coba dibangun oleh sistem EcoFi.

3. m&W 3.0: Dari Kredit Manusia ke Ekonomi Agent

Ketika sistem kredit dan jaringan kolaborasi semakin matang, eksplorasi m&W akan lebih lanjut meluas ke AI Agent Economy. Di masa depan, AI Agent tidak hanya mungkin ada sebagai alat, tetapi juga bisa menjadi peserta aktif dalam jaringan ekonomi.

Namun tantangan inti yang dihadapi ekonomi Agent adalah pembentukan hubungan kepercayaan, sebuah Agent baru tanpa catatan historis sulit mendapatkan kepercayaan jangka panjang dari subjek asing.

Arah eksplorasi m&W adalah membuat kontribusi terpercaya yang terakumulasi manusia dalam jangka panjang, menjadi dasar kredit penting bagi Agent ketika memasuki jaringan ekonomi. Melalui peta SBT yang dibentuk dari pengendapan kredit Builder, dapat lebih lanjut mendukung pengembangan avatar digital Agent, sehingga AI Agent tidak lagi hanya menjadi entitas algoritma yang berjalan terisolasi, tetapi dapat memiliki dasar kredit dengan sumber, latar belakang, dan kontinuitas perilaku.

Ini berarti hubungan manusia-mesin di masa depan tidak lagi hanya manusia menggunakan AI secara sepihak, tetapi akan secara bertahap berevolusi menjadi “ekonomi kolaboratif manusia-mesin” di mana manusia dan AI Agent bersama-sama berpartisipasi dalam produksi, kolaborasi, dan penciptaan nilai.

Tiga. Evolusi Mandiri: Tantangan dari Gagasan ke Implementasi Teknis

Setiap inovasi tingkat infrastruktur harus menghadapi tantangan besar dari teori ke realitas. m&W memilih jalur kompleksitas tinggi, oleh karena itu nilainya jangka panjang tidak hanya bergantung pada desain konsep, tetapi lebih pada kemampuan implementasi teknis dan sistem manajemen risiko.

1. Tantangan Cold Start yang Dibawa oleh Penyaringan Node Berkualitas Tinggi

Mekanisme akses tinggi m&W 1.0 menentukan bahwa pertumbuhan awal mungkin tidak akan secepat platform sosial tradisional atau alat identitas. Dibandingkan dengan alat seperti Gitcoin Passport yang mengandalkan kredensial identitas untuk ekspansi cepat, atau platform seperti Farcaster yang mengandalkan penyebaran konten untuk membentuk efek jaringan,m&W lebih menekankan kualitas node dan kedalaman kontribusi.

Biaya strategi ini adalah pertumbuhan skala awal yang lebih lambat, tetapi logika intinya adalah menggantikan kuantitas buta dengan kemurnian. Jika Builder berkualitas tinggi dapat menghasilkan kolaborasi mendalam melalui protokol EcoFi, maka nilai keseluruhan jaringan akan lebih banyak berasal dari kreativitas per node dan volume transaksi bernilai tinggi per transaksi, bukan hanya dari skala lalu lintas.

2. Tantangan Keseimbangan antara Verifikasi AI dan Tata Kelola Manusia

Verifikasi berbantuan AI adalah bagian penting dari m&W 2.0, tetapi juga merupakan salah satu tantangan teknis terbesar, karena penilaian nilai kompleks tidak dapat sepenuhnya bergantung pada algoritma.

Jika AI membuat kesalahan penilaian, dapat menyebabkan kesalahan alokasi sumber daya dan mempengaruhi kredit seluruh jaringan. Oleh karena itu,m&W mengadopsi mode tata kelola berlapis yang menggabungkan AI dengan ahli manusia: AI menyediakan efisiensi awal, node berkredit tinggi menyediakan penilaian kompleks, dan memperkenalkan jaringan arbitrase OG yang mengandung mekanisme atenuasi dinamis perburuan reputasi SBT dan desain anonim asimetris untuk menangani sengketa, guna menemukan keseimbangan dinamis antara efisiensi otomatisasi dan penilaian akhir manusia.

3. Tantangan Stabilitas Jangka Panjang Token Economy

Sebagai aset inti ekosistem, $CMW memikul berbagai fungsi ganda seperti insentif kolaborasi, penyelesaian nilai, tata kelola ekosistem, dan media nilai dalam ekonomi Agent masa depan.

Desain multifungsi ini memiliki ruang imajinasi yang besar, tetapi juga berarti kompleksitas model ekonomi yang lebih tinggi. Token economy yang benar-benar berkelanjutan harus dibangun di atas dasar kebutuhan nyata dan aliran bisnis nyata.

Untuk itu, m&W perlu melalui mekanisme kontrol risiko dinamis, mekanisme pembelian kembali efisiensi dividen, serta dukungan volume kolaborasi nyata (Volume) di tahap 2.0, membuat model ekonomi token secara bertahap membentuk siklus tertutup yang positif dan stabil.

Penutup: Melaksanakan Misi Utama

Dalam proses perkembangan integrasi AI dan Web3, proyek-proyek berbeda sedang mengeksplorasi lapisan dasar yang berbeda dalam jaringan cerdas: Gitcoin lebih ahli membuktikan apakah peserta benar-benar ada; Colony lebih ahli membuat kontribusi menghasilkan hak tata kelola; SingularityNET (ASI) mengeksplorasi bagaimana kemampuan AI dipertukarkan melalui jaringan terbuka.

Sedangkan m&W mencoba menjawab masalah yang lebih mendasar: setelah manusia dan AI Agent bersama-sama menjadi subjek produksi dalam ekonomi digital masa depan, bagaimana membangun sistem kredit, mekanisme kolaborasi, serta tata kelola ekonomi baru. Ini bukan sekadar membangun aplikasi AI, juga bukan mereplikasi model DAO yang sudah ada, melainkan mengeksplorasi hubungan produksi baru di era AI.

Jika di masa depan AI Agent menjadi peserta penting dalam ekonomi digital, maka infrastruktur baru di sekitar identitas, kredit, kolaborasi, dan distribusi nilai akan menjadi bagian yang sangat diperlukan.

Eksplorasi m&W bukan mencoba menjadi platform model lain, pasar algoritma, atau alat layanan Agent dalam ekosistem AI,melainkan menghubungkan kredit kontribusi jangka panjang manusia, kemampuan kolaborasi AI Agent (avatar digital), mekanisme kendala on-chain, serta sistem insentif ekonomi, untuk membangun dasar kredit, aturan kolaborasi, dan tata kelola ekonomi yang lebih andal bagi jaringan kolaboratif manusia-mesin.

Berdasarkan praktik m&W sendiri, m&W berharap lebih lanjut memainkan peran EcoFi (Keuangan Ekologi / Tata Kelola Ekologi), mendorong ekosistem AI dan ekosistem Web3 membentuk hubungan kolaborasi jaringan cerdas yang lebih terbuka, terpercaya, dan berkelanjutan, dan akhirnya mewujudkan misi menggunakan blockchain untuk membangun tata kelola bagi jaringan cerdas.

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QApa perbedaan utama antara eksplorasi m&W dengan proyek seperti Colony dalam konteks AI & Web3?

AColony berfokus pada bagaimana organisasi manusia dapat berkolaborasi berdasarkan kontribusi dalam DAO, sementara m&W mencoba mengeksplorasi lebih jauh bagaimana manusia dan AI Agent dapat berkolaborasi berdasarkan kredit (kepercayaan). Perbedaannya terletak pada fokus: Colony untuk 'kolaborasi organisasi manusia', m&W untuk 'kolaborasi manusia-Agent berdasarkan kredit'.

QBagaimana m&W berencana menangani tantangan kepercayaan antara AI Agent yang belum saling kenal dalam ekonomi masa depan?

Am&W berencana menggunakan kredit kontribusi jangka panjang manusia sebagai dasar kepercayaan bagi AI Agent. Kredit dari kontribusi Builder yang berkelanjutan akan disimpan sebagai aset SBT (Soulbound Token), yang kemudian dapat mendukung pengembangan digital twin (avatar digital) Agent, memberikan Agent dasar kredit yang dapat dipercaya dengan sejarah dan kontinuitas perilaku.

QApa saja tiga tahap evolusi inti yang diusulkan oleh m&W dalam artikel ini?

ATiga tahap evolusi inti m&W adalah: 1) m&W 1.0: Jangkar Kredit (Jaringan Builder Berkualitas Tinggi). 2) m&W 2.0: Ekonomi Kolaborasi (Siklus Nilai Protokol EcoFi). 3) m&W 3.0: Tata Kelola Cerdas (Ekosim Kolaborasi Kedaulatan Manusia-Mesin). Tahap-tahap ini adalah sistem rekursif kredit yang berkembang dari penciptaan kredit hingga tata kelola ekonomi yang cerdas.

QApa tantangan utama yang dihadapi m&W 2.0 dalam menerapkan sistem verifikasi berbantuan AI?

ATantangan utama adalah menemukan keseimbangan antara efisiensi otomatisasi AI dan penilaian kompleks manusia. Untuk penilaian nilai yang tidak terstruktur (seperti perencanaan strategis), m&W menggunakan model tata kelola berlapis: AI menangani analisis dan efisiensi awal, node Builder berkredit tinggi menangani penilaian nilai kompleks, dan jaringan arbitrase OG menangani sengketa. Ini untuk menghindari kesalahan alokasi sumber daya karena kesalahan penilaian AI.

QMenurut artikel, apa misi utama atau pertanyaan mendasar yang coba dijawab oleh eksplorasi m&W?

AMisi utama m&W adalah menjawab pertanyaan mendasar: bagaimana membangun sistem kredit, mekanisme kolaborasi, dan tatanan ekonomi baru ketika manusia dan AI Agent bersama-sama menjadi subjek produksi dalam ekonomi digital masa depan. Eksplorasi mereka bukan hanya membangun aplikasi AI atau meniru model DAO, tetapi mengeksplorasi hubungan produksi baru di era AI, menghubungkan kredit kontribusi manusia, kemampuan kolaborasi Agent, mekanisme blockchain, dan sistem insentif ekonomi.

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Grok AI: Revolucionar a Tecnologia Conversacional na Era Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da inteligência artificial, a Grok AI destaca-se como um projeto notável que liga os domínios da tecnologia avançada e da interação com o utilizador. Desenvolvida pela xAI, uma empresa liderada pelo renomado empreendedor Elon Musk, a Grok AI procura redefinir a forma como interagimos com a inteligência artificial. À medida que o movimento Web3 continua a florescer, a Grok AI visa aproveitar o poder da IA conversacional para responder a consultas complexas, proporcionando aos utilizadores uma experiência que é não apenas informativa, mas também divertida. O que é a Grok AI? A Grok AI é um sofisticado chatbot de IA conversacional projetado para interagir com os utilizadores de forma dinâmica. Ao contrário de muitos sistemas de IA tradicionais, a Grok AI abraça uma gama mais ampla de perguntas, incluindo aquelas tipicamente consideradas inadequadas ou fora das respostas padrão. Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. Criador da Grok AI A mente por trás da Grok AI não é outra senão Elon Musk, um indivíduo sinónimo de inovação em vários campos, incluindo automóvel, viagens espaciais e tecnologia. Sob a égide da xAI, uma empresa focada em avançar a tecnologia de IA de maneiras benéficas, a visão de Musk visa reformular a compreensão das interações com a IA. A liderança e a ética fundacional são profundamente influenciadas pelo compromisso de Musk em ultrapassar os limites tecnológicos. Investidores da Grok AI Embora os detalhes específicos sobre os investidores que apoiam a Grok AI permaneçam limitados, é reconhecido publicamente que a xAI, a incubadora do projeto, é fundada e apoiada principalmente pelo próprio Elon Musk. As anteriores empreitadas e participações de Musk fornecem um forte apoio, reforçando ainda mais a credibilidade e o potencial de crescimento da Grok AI. No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. Lançamento Beta do Grok-2: Numa evolução significativa, o beta do Grok-2 foi anunciado. Este lançamento introduziu duas versões do chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—cada uma equipada com capacidades para conversar, programar e raciocinar. Acesso Público: Após o seu desenvolvimento beta, a Grok AI tornou-se disponível para os utilizadores da plataforma X. Aqueles com contas verificadas por um número de telefone e ativas há pelo menos sete dias podem aceder a uma versão limitada, tornando a tecnologia disponível para um público mais amplo. Esta cronologia encapsula o crescimento sistemático da Grok AI desde a sua concepção até ao envolvimento público, enfatizando o seu compromisso com a melhoria contínua e a interação com o utilizador. Principais Características da Grok AI A Grok AI abrange várias características principais que contribuem para a sua identidade inovadora: Integração de Conhecimento em Tempo Real: O acesso a informações atuais e relevantes diferencia a Grok AI de muitos modelos estáticos, permitindo uma experiência de utilizador envolvente e precisa. Estilos de Interação Versáteis: Ao oferecer modos de interação distintos, a Grok AI atende a várias preferências dos utilizadores, convidando à criatividade e personalização na conversa com a IA. Base Tecnológica Avançada: A utilização de Kubernetes, Rust e JAX fornece ao projeto uma estrutura sólida para garantir fiabilidade e desempenho ótimo. Consideração de Discurso Ético: A inclusão de uma função de geração de imagens demonstra o espírito inovador do projeto. No entanto, também levanta considerações éticas em torno dos direitos autorais e da representação respeitosa de figuras reconhecíveis—uma discussão em curso dentro da comunidade de IA. Conclusão Como uma entidade pioneira no domínio da IA conversacional, a Grok AI encapsula o potencial para experiências transformadoras do utilizador na era digital. Desenvolvida pela xAI e impulsionada pela abordagem visionária de Elon Musk, a Grok AI integra conhecimento em tempo real com capacidades avançadas de interação. Esforça-se por ultrapassar os limites do que a inteligência artificial pode alcançar, mantendo um foco nas considerações éticas e na segurança do utilizador. A Grok AI não apenas incorpora o avanço tecnológico, mas também representa um novo paradigma de conversas no panorama Web3, prometendo envolver os utilizadores com conhecimento hábil e interação lúdica. À medida que o projeto continua a evoluir, ele permanece como um testemunho do que a interseção da tecnologia, criatividade e interação humana pode alcançar.

521 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

O que é GROK AI

O que é ERC AI

Euruka Tech: Uma Visão Geral do $erc ai e as suas Ambições no Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da tecnologia blockchain e das aplicações descentralizadas, novos projetos surgem frequentemente, cada um com objetivos e metodologias únicas. Um desses projetos é a Euruka Tech, que opera no vasto domínio das criptomoedas e do Web3. O foco principal da Euruka Tech, particularmente do seu token $erc ai, é apresentar soluções inovadoras concebidas para aproveitar as capacidades crescentes da tecnologia descentralizada. Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente da Euruka Tech, uma exploração das suas metas, funcionalidade, a identidade do seu criador, potenciais investidores e a sua importância no contexto mais amplo do Web3. O que é a Euruka Tech, $erc ai? A Euruka Tech é caracterizada como um projeto que aproveita as ferramentas e funcionalidades oferecidas pelo ambiente Web3, focando na integração da inteligência artificial nas suas operações. Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. Portanto, categorizamos esta informação como desconhecida até que detalhes concretos sejam disponibilizados no domínio público. Quem são os Investidores da Euruka Tech, $erc ai? De forma semelhante, a identificação de investidores ou organizações de apoio para o projeto Euruka Tech não é prontamente fornecida através da pesquisa disponível. Um aspeto que é crucial para potenciais partes interessadas ou utilizadores que consideram envolver-se com a Euruka Tech é a garantia que vem de parcerias financeiras estabelecidas ou apoio de empresas de investimento respeitáveis. Sem divulgações sobre afiliações de investimento, é difícil tirar conclusões abrangentes sobre a segurança financeira ou a longevidade do projeto. Em linha com a informação encontrada, esta seção também se encontra no estado de desconhecido. Como funciona a Euruka Tech, $erc ai? Apesar da falta de especificações técnicas detalhadas para a Euruka Tech, é essencial considerar as suas ambições inovadoras. O projeto procura aproveitar o poder computacional da inteligência artificial para automatizar e melhorar a experiência do utilizador no ambiente das criptomoedas. Ao integrar IA com tecnologia blockchain, a Euruka Tech visa fornecer funcionalidades como negociações automatizadas, avaliações de risco e interfaces de utilizador personalizadas. A essência inovadora da Euruka Tech reside no seu objetivo de criar uma conexão fluida entre os utilizadores e as vastas possibilidades apresentadas pelas redes descentralizadas. Através da utilização de algoritmos de aprendizagem automática e IA, visa minimizar os desafios enfrentados por utilizadores de primeira viagem e agilizar as experiências transacionais dentro do quadro do Web3. Esta simbiose entre IA e blockchain sublinha a importância do token $erc ai, que se apresenta como uma ponte entre interfaces de utilizador tradicionais e as capacidades avançadas das tecnologias descentralizadas. Cronologia da Euruka Tech, $erc ai Infelizmente, devido à informação limitada disponível sobre a Euruka Tech, não conseguimos apresentar uma cronologia detalhada dos principais desenvolvimentos ou marcos na jornada do projeto. Esta cronologia, tipicamente inestimável para traçar a evolução de um projeto e compreender a sua trajetória de crescimento, não está atualmente disponível. À medida que informações sobre eventos notáveis, parcerias ou adições funcionais se tornem evidentes, atualizações certamente aumentarão a visibilidade da Euruka Tech na esfera cripto. Esclarecimento sobre Outros Projetos “Eureka” É importante abordar que múltiplos projetos e empresas partilham uma nomenclatura semelhante com “Eureka.” A pesquisa identificou iniciativas como um agente de IA da NVIDIA Research, que se concentra em ensinar robôs a realizar tarefas complexas utilizando métodos generativos, bem como a Eureka Labs e a Eureka AI, que melhoram a experiência do utilizador na educação e na análise de serviços ao cliente, respetivamente. No entanto, estes projetos são distintos da Euruka Tech e não devem ser confundidos com os seus objetivos ou funcionalidades. Conclusão A Euruka Tech, juntamente com o seu token $erc ai, representa um jogador promissor, mas atualmente obscuro, dentro do panorama do Web3. Embora os detalhes sobre o seu criador e investidores permaneçam não divulgados, a ambição central de combinar inteligência artificial com tecnologia blockchain destaca-se como um ponto focal de interesse. As abordagens únicas do projeto em promover o envolvimento do utilizador através da automação avançada podem diferenciá-lo à medida que o ecossistema Web3 avança. À medida que o mercado cripto continua a evoluir, as partes interessadas devem manter um olhar atento sobre os avanços em torno da Euruka Tech, uma vez que o desenvolvimento de inovações documentadas, parcerias ou um roteiro definido pode apresentar oportunidades significativas no futuro próximo. Neste momento, aguardamos por insights mais substanciais que possam desvendar o potencial da Euruka Tech e a sua posição no competitivo panorama cripto.

573 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.02

O que é ERC AI

O que é DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

494 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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